一种改进的CHNN图像边缘检测方法

• 作者: 刘茗
• 来源期刊: 西北师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 边缘检测 人工神经网络 加权参数 参数训练
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息科学
• 页码范围: 40-44
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-988X.2011.03.009

摘要

针对现有神经网络图像边缘检测算法缺乏足够的参数调节边缘检测的灵敏度,以及检测结果图像边缘过宽的缺陷,提出了一种改进的方法.该方法在神经网络元的n个连接上施加权值,通过各种局部搜索、优化算法和使用指定的样本输入、样本输出等方法,训练加权神经网络确定各权值,在保留了原有算法优点的同时,可以根据不同的样本输入输出图像调节边缘检测的灵敏度,从而提高检潮结果质量并避免检测结果边缘过宽的问题.实验结果表明,训练后的加权神经网络方法,有更低的边缘检测错误率,并可检出原有方法漏检的边缘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘茗	淮海工学院计算机工程学院	11	81	4.0	9.0